世界各国都面临着城市扩张和交通机动化带来的交通拥堵问题,都在寻求各种各样的交通和投资政策来减少由汽车使用而引起的各种问题。但是,如果不知道人们是受哪些因素影响来决定出行方式的话,就很难说明制定什么样的政策才能真正起作用而什么政策将是浪费资源。影响人们出行方式的因素非常多,由于受到影响因素获取方式的限制,常常只有少数一些便于获取的因素如收入、出行距离等被用来研究,还有很多因素如社会地位、观念和个人偏好等明显有影响的因素因为难以度量而被研究者放弃。本文从系统的角度来分析城市居民出行方式的影响因素,通过问卷调查的方式获取各影响因素数据,采用潜变量分析方法对一些难以度量的影响因素进行度量,借助于因子分析的手段找出各复杂因素之间的相互关系,最大程度的降低因素之间的相互影响,即降低因素之间的多元共线关系,为将这些影响因素作为离散选择模型效用函数的解释变量提供条件。通过问卷调查和模型分析发现,除了收入、出行距离等最常见的影响因素外,人的社会地位、观念、偏好等对出行方式的选择也有很大影响。因子分析的结果说明人的社会地位可以通过家庭年收入、个人月收入、小汽车拥有量和职位的高低来反映,观念可以通过人对出行方式各方面的评价来反映,偏好可以通过是否偏爱某种方式来反映。将因子分析的结果作为离散选择模型的解释变量,降低了模型变量筛选的复杂性,提高了模型参数估计的准确性。